مزایای استفاده از سیستم‌های دسته‌بند یادگیری

سیستم‌های دسته‌بند یادگیری (LCS) دارای چندین مزیت هستند، از جمله:

تطبیقی: LCSها می‌توانند در مورد یادگیری آنلاین به یک محیط در حال تغییر عادت کنند [۱].

بدون مدل: آنها مفروضات محدودی در مورد داده‌ها می‌کنند، به این معنی که نیازی به مدل یا ساختار خاصی برای تحمیل داده‌ها ندارند [۲]

راه‌حل‌های قابل تفسیر: با توجه به سایر رویکردهای پیشرفته یادگیری ماشین، مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی، جنگل‌های تصادفی یا برنامه‌نویسی ژنتیکی، LCS به‌ویژه برای مسائلی که نیاز به راه‌حل‌های قابل تفسیر دارند، مناسب هستند [۱].

سادگی قانون: LCSها می توانند از سادگی قوانین برای بهبود عملکرد پیش بینی استفاده کنند [۳].

یادگیری گروهی: LCSها به تنهایی دارای مضامین مشترک با یک سیستم یادگیری گروهی هستند که در آن قواعد فردی یا گروه‌هایی از قوانین راه‌حل‌های مختلفی را در یک جمعیت قوانین جمعی پیشنهاد می‌کنند [۳].

تطبیق پذیر با تغییر محیط‌های داده: بخش‌هایی از یک راه حل می‌توانند بدون شروع دوباره از ابتدا تطبیق داده شوند، و LCSها را با محیط‌های داده تغییر تطبیق دهند [۳].

گزینه عملی: با تکیه بر محاسبات تکاملی برای کشف فضای جستجو، LCSها زمانی که جستجوی قطعی و جامع امکان‌پذیر نباشد، یک گزینه عملی ارائه می‌دهند [۳].

.

1. Learning classifier system

2. Learning Classifier Systems - Ryan Urbanowicz

3. Rule-Based Machine Learning